Développement d'un modèle de maturité en création de valeur à l'aide de l'intelligence artificielle

Abstract

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans la quasi-totalité des secteurs de l’économie. Malgré les nouvelles tendances, le grand nombre d’incertitudes dans le processus de développement des capacités organisationnelles en IA demeure une source d’inquiétudes de la part de la haute direction des organisations. Il est essentiel de bien maitriser les stratégies possibles pour en faire une utilisation appropriée. Plusieurs organisations sont encore loin de pouvoir l’appliquer dans leurs affaires ou dans leur chaîne de valeur malgré ses bénéfices anticipés. Le BCG Henderson Institute et le MIT ont mené, en 2020, une étude montrant que seulement 11 % d’entre elles rapportent des bénéfices significatifs de sa mise en oeuvre. Il y a un besoin énorme pour la haute direction des organisations de donner un sens à leurs investissements importants en IA. Les modèles de maturité peuvent jouer ce rôle. Un modèle de maturité est un ensemble de caractéristiques, d'attributs, d'indicateurs ou de modèles qui représentent la progression et la réussite dans un domaine ou une discipline particulière. L’objectif de la présente recherche est de présenter un projet de modèle de maturité en création de valeur avec l’IA. L'objectif de la solution est de doter les organisations d’un modèle de maturité en IA (MMIA) aligné sur les pratiques exemplaires reconnues de conception scientifique de modèles de maturité. Cet outil permettra ainsi de combler la lacune relevée dans la littérature scientifique et professionnelle en fournissant un modèle de maturité générique propice à une génération prévisible de valeur avec l’IA. La recherche a été effectuée en suivant la méthodologie de la science de la conception (Design science). Cette méthode vise le développement et l’évaluation d’un artefact en réponse à un problème bien défini. Le MMIA proposé s’appuie sur une macroarchitecture identifiant les 9 processus contribuant à la création de valeur, regroupés en 2 domaines principaux soit la Créer le modèle d’apprentissage et Exploiter le modèle. Cette macroarchitecture se découpe en 43 sous-processus détaillés. Le modèle final constitue une réinterprétation du modèle Capability Maturity Model Integration (CMMI). Les éléments du MMIA proposé présentent des indicateurs de constats d’états courants. Le MMIA est construit pour être évalué en 2 étapes. La première, au niveau global, s’adresse à la maturité et consiste en 55 indicateurs au niveau de 9 processus principaux. La seconde cible les capacités et vise à fournir des indications plus précises sur les points d’amélioration et de suivi pour gagner en maturité. On y retrouve quelques 187 indicateurs, au niveau des sous-processus, permettant de forer des processus choisis ou encore de reprendre l’exercice dans son ensemble pour valider la première étape. Une démonstration, auprès d’un groupe de 5 experts, par entrevue dans un premier temps, suivie d’une portion d’évaluation écrite portant sur 6 critères, a permis de valider et de compléter le MMIA. Les 5 experts ont été quasi unanimes à affirmer que le modèle présente une approche globale qui permet d’asseoir une feuille de route pour l’amélioration des processus IA. Ils ont souligné également sa capacité à appréhender la complexité et les contraintes de l’IA dans une simple visualisation et sa facilité d’utilisation pour évaluer le positionnement d’une organisation. Ils ont confirmé l’utilité potentielle du MMIA. Enfin, ils ont indiqué unanimement que le modèle proposé fournit une référence pour pouvoir créer un ensemble équilibré de mesures à suivre et qu’il a une structure et un contenu cohérents.